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合成孔径雷达图像分类与目标检测技术研究
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合成孔径雷达图像分类与目标检测技术研究
论文目录
摘要
第1-7 页
ABSTRACT
第7-13 页
第一章 绪论
第13-21 页
· 研究内容的背景
第13-16 页
· 论文的意义和作用
第16-17 页
· 论文的内容及结构
第17-19 页
· 论文的主要贡献
第19-21 页
第二章 基于纹理信息的 SAR图像分类方法
第21-43 页
· 引言
第21-22 页
· 灰度共生矩阵
第22-27 页
· 灰度共生矩阵的特点
第23-24 页
· 灰度共生矩阵的特征参数
第24-27 页
· SAR图像灰度共生矩阵特征提取分析
第27-29 页
· 支持向量机(SVM)的分类方法
第29-39 页
· 统计学习理论
第30-32 页
· 最优分类超平面
第32-34 页
· 广义最优分类超平面
第34 页
· 支持向量机
第34-35 页
· 核函数
第35-36 页
· SVM的训练算法
第36-37 页
· 多类问题中的 SVM
第37-38 页
· 支持向量机的分类结果
第38-39 页
· 灰度共生矩阵类特征基的特征提取算法
第39-40 页
· 灰度共生矩阵类特征基方法分类结果
第40-41 页
· 本章小结
第41-43 页
第三章 基于马尔可夫随机场的SAR图像目标检测方法
第43-59 页
· 引言
第43 页
· 双参数恒虚警检测方法
第43-46 页
· 基于 Rayleigh分布的SAR图像目标检测
第43-44 页
· 基于 Gaussion分布的SAR图像目标检测
第44-46 页
· 马尔可夫随机场SAR图像目标检测方法
第46-54 页
· SAR图像相关特性
第46-47 页
· 马尔可夫场邻域系统
第47 页
· 子团
第47-48 页
· 马尔可夫场
第48-49 页
· 吉布斯(Gibbs)随机场
第49 页
· 吉布斯随机场与马尔可夫随机场的等价性
第49-50 页
· 马尔可夫随机场目标检测方法
第50-53 页
· 马尔可夫场优化算法
第53-54 页
· 实验结果
第54-57 页
· 本章小结
第57-59 页
第四章 基于小波变换及LVQ神经网络的 SAR图像目标检测方法
第59-82 页
· 引言
第59 页
· 小波变换
第59-64 页
· 小波定义
第59-60 页
· 多分辨分析
第60-61 页
· 小波基函数选择
第61-62 页
· 二维离散小波变换
第62-64 页
· 基于多分辨率分析的SAR图像目标特征提取方法
第64-72 页
· 小波分量的选择
第64-66 页
· 多分辨分析低频小波树
第66-68 页
· 低频小波树主分量分析法(PCA)降维
第68-69 页
· 主分量分析法降维结果
第69-72 页
· 学习矢量量化(LVQ)神经网络判决算法
第72-81 页
· LVQ神经网络结构
第73-74 页
· LVQ学习算法
第74-75 页
· LVQ3迭代学习算法
第75-77 页
· 实验结果及分析
第77-81 页
· 本章小结
第81-82 页
第五章 基于活动围道的 SAR图像目标分割方法
第82-100 页
· 引言
第82-84 页
· 参数型活动围道模型
第84-92 页
· 能量最小化形式的参数型活动围道方法
第84-86 页
· 参数型活动围道代表类型
第86-90 页
· 改进的梯度矢量流活动围道算法
第90-92 页
· 小波多尺度滤波方法
第92-96 页
· SAR图像的噪声特性
第92-93 页
· 小波多尺度滤波方法
第93-96 页
· MSTAR数据与实验结果
第96-99 页
· MSATR数据简介
第96-97 页
· 实验结果
第97-99 页
· 本章小结
第99-100 页
第六章 极化目标分解的模糊C-均值非监督分类方法
第100-115 页
· 引言
第100-101 页
· 极化散射矩阵
第101-102 页
· 散射矢量与极化协方差矩阵和极化散射相关矩阵
第102-104 页
· 散射矢量
第102-103 页
· 极化协方差矩阵和极化相关矩阵
第103-104 页
· 相关矩阵特征分解非监督分类
第104-107 页
· 相关矩阵特征分解
第104-106 页
· 实验结果及分析
第106-107 页
· WlSHART距离测度的模糊C-均值分类
第107-111 页
· Wishart距离测度
第107-109 页
· 模糊 C-均值
第109-110 页
· Wishart距离测度的模糊 C-均值分类实验结果
第110-111 页
· 纹理基元的总结与推广
第111-113 页
· 本章小结
第113-115 页
结束语
第115-117 页
参考文献
第117-126 页
攻读博士学位期间发表的论文
第126-127 页
致谢
第127页
本篇论文共
127
页,
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